GPT_Vuln-analyzer: AI赋能的漏洞分析新工具
随着人工智能技术的快速发展,将AI应用于网络安全领域正成为一个热门趋势。近期,一款名为GPT_Vuln-analyzer的开源工具在GitHub上引起了安全研究人员的广泛关注。该工具巧妙地结合了ChatGPT API和Python-Nmap模块,实现了基于AI的自动化漏洞分析报告生成。本文将详细介绍GPT_Vuln-analyzer的功能特性、技术实现和使用方法,探讨AI在网络安全领域的创新应用。
工具概述
GPT_Vuln-analyzer是一个概念验证(Proof of Concept)应用,旨在展示如何利用AI技术生成准确的漏洞分析结果,并进一步发挥ChatGPT等大型语言模型在安全领域的潜力。该工具主要具有以下特点:
- 结合了ChatGPT API和Python-Nmap模块
- 支持基于Nmap扫描数据生成漏洞报告
- 提供CLI和GUI两种操作界面
- 支持网络漏洞分析、DNS枚举和子域名枚举等功能
- 可选择使用OpenAI、Google Bard或Llama2等不同的AI模型
技术实现
GPT_Vuln-analyzer的核心技术实现包括以下几个方面:
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利用Python-Nmap模块执行网络扫描,收集目标系统的端口、服务和操作系统信息。
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将Nmap扫描结果作为输入,通过预设的提示(prompt)发送给AI模型(如ChatGPT)。
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AI模型分析扫描数据,生成结构化的漏洞报告,包括关键评分、操作系统信息、开放端口和服务、易受攻击的服务以及相关CVE等。
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使用正则表达式从AI生成的报告中提取关键信息,并以表格形式呈现。
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提供CLI和基于customtkinter的GUI界面,方便用户操作。
以下是工具的核心扫描函数示例:
def scanner(self, ip: Optional[str], profile: int, akey: Optional[str],
bkey: Optional[str], lkey, lendpoint, AI: str) -> str:
nm.scan(ip, arguments=self.profile_arguments.get(profile))
json_data = nm.analyse_nmap_xml_scan()
analyze = json_data["scan"]
try:
ai_methods = {
'openai': lambda: AIModels.GPT_AI(akey, analyze),
'bard': lambda: AIModels.BardAI(bkey, analyze),
'llama': lambda: AIModels.Llama_AI(analyze, "local", lkey, lendpoint),
'llama-api': lambda: AIModels.Llama_AI(analyze, "runpod", lkey, lendpoint)
}
if AI in ai_methods and (akey or bkey):
response = ai_methods[AI]()
else:
raise ValueError("Invalid AI type or missing keys")
except KeyboardInterrupt:
print("Bye")
quit()
return str(response)
使用方法
GPT_Vuln-analyzer提供了多种使用方式,包括CLI、GUI和Python包。以下是CLI模式的基本使用示例:
- 安装依赖:
pip install -r requirements.txt
2. 设置API密钥:
在.env文件中配置OpenAI、Google Bard或Llama2的API密钥。
3. 运行扫描:
python gpt_vuln.py --target <IP/hostname> --attack nmap --profile <1-13> --ai <openai/bard/llama>
4. 查看结果:
工具将以表格形式输出漏洞分析报告,包括关键评分、操作系统信息、开放端口等。
### 创新价值与应用前景
GPT_Vuln-analyzer的创新之处在于:
1. 将AI与传统网络扫描工具结合,提高了漏洞分析的自动化程度和效率。
2. 支持多种AI模型,为用户提供了灵活的选择。
3. 开源设计使得该工具可以作为基础框架,进一步开发更复杂的AI辅助安全系统。
在实际应用中,GPT_Vuln-analyzer可以帮助安全分析师快速生成初步的漏洞报告,提高工作效率。同时,该工具也为将AI应用于网络安全领域提供了一个有价值的参考案例。
### 结语
GPT_Vuln-analyzer作为一个概念验证项目,展示了AI在网络安全领域的巨大潜力。尽管目前该工具仍处于早期阶段,但其创新思路和实现方法值得安全研究人员关注。随着AI技术的不断进步,我们可以期待看到更多类似的创新应用,推动网络安全领域的技术革新。
对于有兴趣深入了解或贡献该项目的读者,可以访问GPT_Vuln-analyzer的[GitHub仓库](https://github.com/morpheuslord/GPT_Vuln-analyzer)获取更多信息。让我们共同期待AI与网络安全的深度融合,为构建更安全的数字世界贡献力量。
